JP4756134B2 - Decoding method and apparatus - Google Patents
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Description
(技術分野)
本発明は、無線ディジタル通信システムにおいて伝送されるデータを復号化する方法及び装置に関するものである。
(Technical field)
The present invention relates to a method and apparatus for decoding data transmitted in a wireless digital communication system.
(発明の背景)
UMTS(universal mobile telecommunications system:欧州の第3世代移動通信システム)規格において規定されているUMTS通信システムは、少なくともノードB、及びユーザ装置(UE:user equipment)と証する移動電話端末を具えている。ノードB及びUEは共に、送信機及び受信機を具えている。ノードBは、ノードB送信機によってUE受信機にダウンリンクで信号を送信する。UEはUEの送信機によってノードBの受信機にアップリンクで信号を送信する。いくつかのUEが単一のノードBと通信することができる。この場合には、これらのUEは同一セル内にあると言われる。セルは、UEが所定のノードBによるサービスを受ける地理的領域を表わす。
(Background of the Invention)
The UMTS communication system defined in the UMTS (universal mobile telecommunications system) standard includes at least a node B and a mobile telephone terminal certifying user equipment (UE). Both Node B and UE comprise a transmitter and a receiver. Node B transmits a signal on the downlink to the UE receiver via a Node B transmitter. The UE transmits signals on the uplink to the Node B receiver by the UE transmitter. Several UEs can communicate with a single Node B. In this case, these UEs are said to be in the same cell. A cell represents a geographical area where a UE is served by a given Node B.
アップリンク及びダウンリンク通信では、UE及びノードBは共に、送信する情報及び制御データを論理チャンネルにマッピング(対応付け)する。特に、UMTS規格は、AICH(acquisition indication channel:アクイジション・インジケーション(インジケータ)・チャンネル)で表わされる論理チャンネルをダウンリンク通信に提供する。UEが新たなノードとの通信を確立しようとする際、即ち新たなセルに加わろうとする際には、UEはこのセルの一部となる許可を求める。この目的のための標準的な手順は、AICHを使用し、ランダムアクセスと称される。 In uplink and downlink communication, both UE and Node B map (associate) information to be transmitted and control data to logical channels. In particular, the UMTS standard provides for downlink communication a logical channel represented by an AICH (acquisition indication channel). When the UE tries to establish communication with a new node, i.e. to join a new cell, the UE asks for permission to become part of this cell. A standard procedure for this purpose uses AICH and is referred to as random access.
ランダムアクセス中には、セルへのアクセスを要求するために、UEはプリアンブル(前文)と称される短い情報バースト(情報のかたまり)を送信し、このプリアンブルは長さ16のアダマール(Hadamard)符号の形の署名を含む。そしてUEは、目標のノードBからの応答を受信するための経過時間中待つ。この経過時間はガード期間と称される。ノードBがプリアンブルをエラーなしに受信した場合には、ノードBはアクイジション・インジケーション(AI:acquisition indication)と称される他のバーストで応答する。 During random access, in order to request access to the cell, the UE sends a short information burst (a chunk of information) called the preamble (preamble), which is a Hadamard code of length 16 Including a signature of the form The UE then waits for the elapsed time to receive a response from the target Node B. This elapsed time is called a guard period. If Node B receives the preamble without error, Node B responds with another burst called acquisition indication (AI).
UEが所定時間後にAIを受信しなかった場合には、UEは新たなプリアンブルを送信する。ノードBからの応答がない場合には、UEはパワーを増加させてこのプリアンブルを最大回数まで再送信する。プリアンブル再送信の最大回数に達し、かつ正常なAIの受信を達成しなかった場合には、UEはこのランダムアクセス手順の失敗をより上位のネットワーク層に信号伝送する。 If the UE does not receive the AI after a predetermined time, the UE transmits a new preamble. If there is no response from Node B, the UE increases its power and retransmits this preamble up to a maximum number of times. If the maximum number of preamble retransmissions has been reached and normal AI reception has not been achieved, the UE signals this random access procedure failure to a higher network layer.
AICHはノードBのメッセージ、即ちAIを搬送して、ランダムアクセスによって特定のセルに加わろうとするすべてのUEに確認応答する。AIは三つ組の文字上にマッピングされ、このことは、AIは1、0、及び−1の値をとることができることを意味する。AIは1または−1に設定されて、ノードBからのそれぞれ肯定または否定の確認応答を表わす。ノードBがUEによって要求されたサービスを提供不能である場合には、AIは0に設定される。 The AICH carries a Node B message, ie AI, and acknowledges all UEs attempting to join a particular cell with random access. AI is mapped onto a triplet of characters, which means that AI can take values of 1, 0, and -1. AI is set to 1 or −1 to represent a positive or negative acknowledgment from Node B, respectively. If Node B is unable to provide the service requested by the UE, AI is set to zero.
すべてのAIはノードBによって単一チャンネルAICH上に送信され、すべてのUEが、すべてのUEに向けられたこれらすべてのAIを受信する。このことは、各UEは、この特定UE向けではなくてもすべてのAE中のすべての情報を復号化しなければならないことを意味する。従って、AI中の情報の効率的な復号化を如何に実行するかが問題となる。 All AIs are sent by Node B on a single channel AICH, and all UEs receive all these AIs destined for all UEs. This means that each UE has to decode all information in all AEs even if it is not for this particular UE. Therefore, how to perform efficient decoding of information in the AI becomes a problem.
従来技術によれば、当業者にとって周知の標準的なブロックコード(符号)復号化技術(例えば、J. G. Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, 436〜460ページ)は、AIの効率的な復号化を実行することができない。 According to the prior art, standard block code decoding techniques well known to those skilled in the art (eg, JG Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, pages 436-460) Decryption cannot be performed.
(発明の概要)
従って本発明の目的は、AICH中の情報の効率的な復号化を実行する方法の問題を解決することにある。
(Summary of Invention)
Accordingly, an object of the present invention is to solve the problem of a method for performing efficient decoding of information in AICH.
本発明は、次のものを提供することによってこの問題を解決する:
−硬判定(ハード・デシジョン)ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算を含む、受信したDS−CDMA(direct sequence-code division multiple access:直接拡散による符号分割多重接続)信号中のシンボル列を復号化する方法;及び、
−硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算の手段を具えた、受信したDS−CDMA信号中のシンボル列を復号化することができるユーザ装置。
The present invention solves this problem by providing:
-Received DS-CDMA (direct sequence-), including iterative calculation of hard decision vectors using decision thresholds having values based on the probability of each triplet character element of each symbol in a hard decision vector code division multiple access: a method of decoding a symbol sequence in a signal; and
A symbol sequence in the received DS-CDMA signal comprising means for iterative calculation of a hard decision vector using a decision threshold having a value based on the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector; User device that can be decrypted.
本発明による方法は、受信したDS−CDMA信号中のシンボル列の復号化を含み、硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算を含む。 The method according to the present invention includes decoding of a symbol sequence in a received DS-CDMA signal, and using a decision threshold having a value based on the probability of each triplet character element of each symbol in a hard decision vector. Includes iterative calculation of vectors.
好適例では、この方法は複数のステップを含み、次のステップを含む:
−受信した信号を復調し、これによりシンボル列を提供するステップ;
−前記シンボル列とアダマール復号化行列(マトリクス)との行列積を計算するステップ;
−前記シンボル列中の各シンボルの三つ組文字要素の等確率を(確率が等しいものと)仮定して、判定しきい値の推定値を計算するステップ;
−前記計算した判定しきい値を用いて硬判定ベクトルを計算するステップ;
−前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ;
−前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップ;
−判定しきい値が収束するか、あるいは反復の回数が所定の最大反復数に達するまで、前記硬判定ベクトルを計算するステップ、前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ、及び前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップを反復するステップ。
In a preferred embodiment, the method includes multiple steps and includes the following steps:
Demodulating the received signal, thereby providing a symbol sequence;
Calculating a matrix product of the symbol sequence and a Hadamard decoding matrix;
-Calculating an estimated value of the decision threshold assuming an equal probability of the triplet character elements of each symbol in the symbol sequence (equal probability);
Calculating a hard decision vector using the calculated decision threshold;
-Calculating an estimate of the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector;
-Calculating a decision threshold using an estimate of the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector;
Calculating the hard decision vector until the decision threshold converges or the number of iterations reaches a predetermined maximum number of iterations, estimating the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector Calculating a value, and repeating the steps of calculating a decision threshold using an estimate of the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector.
従来技術と比べて、本発明は大いに効果的である。即ち、理想的な条件下、即ち正規化された信号振幅(あるいは先験的に知られている信号振幅)を有するAWGN(adaptive white Gaussian noise:適応白色ガウスノイズ)チャンネルの存在下では、AICHの復号化に標準的なブロック復号化を採用することができるが、以下に説明するように、本発明ほど効率的ではない。 Compared with the prior art, the present invention is very effective. That is, under ideal conditions, ie, in the presence of an adaptive white Gaussian noise (AWGN) channel with normalized signal amplitude (or a priori known signal amplitude), the AICH Standard block decoding may be employed for decoding, but is not as efficient as the present invention, as will be described below.
AWGNチャンネル下での古典的なアダマール最尤(ML:maximum likelihood)復号化は一般に、受信した符号列にアダマール逆行列を乗算することによって行われる。硬判定は結果的な復号化列から求めることができる。 Classical Hadamard maximum likelihood (ML) decoding under the AWGN channel is generally performed by multiplying the received code sequence by an Hadamard inverse. The hard decision can be obtained from the resulting decoded sequence.
適用すべきML基準のために、しきい値を計算して判定領域を定める必要がある。AIが三つ組文字1,0,1にマッピングされるAICHの特定の場合には、2つのしきい値を必要とする。理想的なAWGNチャンネル及び既知の信号振幅の下では、しきい値はこの信号振幅の0.5倍及び−0.5倍の所に容易に見つけることができる。実際には、これらのしきい値は、受信機のRF−ベースバンドのフロントエンドを伴う実際の伝播条件、及び時間と共に変動するAICH物理チャンネルのパワーレベルに依存する。
For the ML criterion to be applied, it is necessary to calculate a threshold value and define a determination region. In the specific case of AICH where the AI is mapped to the
これらすべてのパラメータを受信機レベルで推定することは実現可能ではあるが、計算密度が高く、実現の意味で費用効果的ではない。さらに、適切な推定器を受信機内に実現したとしても、しきい値調整メカニズムも実現すべきであり、追加的な複雑性を生み出す。最終的に、推定誤差がしきい値計算の精度に重大な影響を与え、潜在的に貧弱なデコーダ(復号化器)性能へと導く。 Although it is feasible to estimate all these parameters at the receiver level, it is computationally dense and not cost effective in terms of implementation. Furthermore, even if an appropriate estimator is implemented in the receiver, a threshold adjustment mechanism should also be implemented, creating additional complexity. Ultimately, the estimation error has a significant impact on the accuracy of the threshold calculation, leading to potentially poor decoder performance.
従って、本発明の利点は、利用可能な情報のすべてを最適に利用することによるAICHの効率的な復号化を提供することにある。さらなる利点は、本発明によるAICHデコーダは、あらゆる種類のUMTS受信機内で実現することができ、AICHチャンネルのパワーの先験的知識は必要なく、即ち「ブラインド・アスペクト(知識なしの態様)」であり、リアルタイム(実時間)システムにおける実際上の複雑性の制約を満足すべく実現することができる。 Thus, an advantage of the present invention is to provide efficient decoding of AICH by optimally using all available information. A further advantage is that the AICH decoder according to the invention can be implemented in any kind of UMTS receiver and does not require a priori knowledge of the power of the AICH channel, i.e. "blind aspect". Yes, and can be implemented to satisfy practical complexity constraints in real-time systems.
(好適な実施例)
以下、本発明の好適な実施例について図面を参照しながら説明する。
(Preferred embodiment)
Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1に、一般的なUMTSシステム100を図式的に示す。ユーザ装置(UE)101は、アップリンク105及びダウンリンク107経由でノードB103と通信する。ノードB103は、無線ネットワーク・コントローラ109経由でコアネットワーク111に接続されている。コアネットワーク111には、他のネットワーク113、例えば他のコアネットワーク、移動通信ネットワーク(PLMN:public land mobile network)、固定回線電話ネットワーク(PSTN:public switched telephone network:公衆回線網、加入電話網)、あるいは、任意数の装置及び加入者にサービスを提供するあらゆる種類のデータ通信ネットワークが接続される。当業者には明らかなように、このシステムは、端末115で表わすほとんど任意数のユーザ端末、及びそれぞれノードB117及びRNC(radio network controller:無線ネットワーク・コントローラ)119で表わす任意数のノードB及びRNCを具えることができる。
A
図2に、本発明によるユーザ装置200を図式的ではあるが幾分より詳細に示し、このユーザ装置は図1に示すシステム100における使用に適し、以下に説明する本発明による方法を実行することができる。図2のユーザ装置200は、図1に示すUE101、115のいずれとすることもできる。
FIG. 2 shows a
UEはメインコントローラ(主制御器)209によって制御され、メインコントローラ209は、RFトランシーバ203、内受信機(またはチャンネル・イコライザ(等化器))205、及びチャンネルデコーダ207の動作を制御する。コントローラ209には、メモリ211及び入力/出力ユニット213も接続されている。入力/出力ユニット213にはスピーカ215、マイクロホン217、キーボード219、及びディスプレイ221が接続され、システム100内の他のユーザと通信する際にUEを使用するのに便利な手段をユーザに提供する。
The UE is controlled by a main controller (main controller) 209, and the
ノードB103は、送信機を使用することによって、ダウンリンク107上のUE内の受信機に信号を送信する。UEは、UEの送信機によって、アップリンク105内のノードBの受信機に信号を送信する。
アップリンク及びダウンリンク通信では、UE及びノードB103は共に、送信すべきデータを論理チャンネルにマッピング(対応付け)する。特に、UMTS規格はダウンリンク107上に、アクイジション・インジケータ・チャンネル(AICH)で表わされる論理チャンネルを提供する。
In uplink and downlink communication, both UE and
ダウンリンク通信中には、ノードB103は、ノードBのセル内のUEに送信される論理チャンネルに送信パワーを割り当てる。割り当てられた送信パワーは、いくつかの制約を満足するために最適化されることになる。実際には、特定のUEに割り当てられるパワーは、同じセル内の他のUEへの妨害を最小にするために最小化しつつ、要求された種類のサービスをサポートするのに受信信号強度が十分であることを保証する(即ち、特定のUEによって要求されたサービスをサポートするのに必要なリンク品質を保証する)のに十分高くすべきである。さらに、パワー割り当ては、伝播条件、セル負荷(同一セル内のUEの数、及び関連する品質要求)、及びユーザのサービス需要の変化にも動的に適応しなければならない。これらの要素のすべてがリンク品質に影響する。
During downlink communication, the
ダウンリンクにおけるUE、及びアップリンクにおけるノードBの内受信機はそれぞれ、受信信号を処理して、伝播チャンネルの不所望な効果を補償し妨害を軽減して、外受信機の性能を最適化する。外受信機の性能は、内受信機の出力に供給される復号化すべき信号に関連する信号対妨害比(SIR:signal-to-interference ratio)に強く依存する。従って、まず第1に、従来の内受信機の目標は、その出力におけるSIRを最小化して外受信機の性能を最大化することにある。 The UE in the downlink and the inner receiver of the Node B in the uplink each process the received signal to compensate for unwanted effects of the propagation channel and reduce interference to optimize the performance of the outer receiver. . The performance of the outer receiver is strongly dependent on the signal-to-interference ratio (SIR) associated with the signal to be decoded supplied to the output of the inner receiver. Thus, first of all, the goal of the conventional inner receiver is to minimize the SIR at its output to maximize the performance of the outer receiver.
(DS−CDMAにおけるデータ送信及び受信)
特定ユーザ向けの情報を送信するために、ソース情報データは、ソース符号化技術によって二進文字、即ちビットに適正にマッピングされる。そして、考慮中の論理チャンネルに応じて、これらのビットは、適切なチャンネル符号を用いて、送信中に劣化を生じさせるすべてのもの(ノイズ(雑音)、妨害)から情報ビットを保護することによってチャンネル符号化することができる。AICHの特別な場合には、チャンネル符号化が存在しない。そしてチャンネル符号化されたビットは、特定の変調方式(例えば、当業者にとって周知のQPSK(quadratic phase shift keying:4相位相シフト符号化)変調、ここでは2ビットが1つのシンボルにマッピングされる)に従ってこれらのビットをシンボル(記号)にマッピングすることによって変調される。そしてUMTSのようなDS−CDMAシステムでは、これらのシンボルは、特定の拡散シーケンスでフィルタ処理することによってより広い帯域に拡散される。拡散されたシンボルは通常、チップと称する。なお、チップ期間の持続時間はシンボル期間の持続時間よりも、上記拡散操作における帯域拡大率におよそ等しい倍率だけ小さい。この倍率は、シンボル期間当りのチップ数に等しく、拡散率と称する。
(Data transmission and reception in DS-CDMA)
In order to transmit information for a specific user, the source information data is properly mapped to binary characters, ie bits, by the source encoding technique. And depending on the logical channel under consideration, these bits are protected by using appropriate channel codes to protect the information bits from anything that causes degradation during transmission (noise, jamming). Channel encoding can be performed. In the special case of AICH, there is no channel coding. The channel-coded bits are then a specific modulation scheme (eg, QPSK (quadratic phase shift keying) modulation, well known to those skilled in the art, where 2 bits are mapped to one symbol) Are modulated by mapping these bits into symbols. And in a DS-CDMA system such as UMTS, these symbols are spread over a wider band by filtering with a specific spreading sequence. The spread symbols are usually called chips. Note that the duration of the chip period is smaller than the duration of the symbol period by a factor approximately equal to the bandwidth expansion rate in the spreading operation. This magnification is equal to the number of chips per symbol period and is called the spreading factor.
異なるソースからの情報ビットを搬送するシンボル列は異なる拡散シーケンスによって拡散され、これにより複数のユーザが同じ帯域を共用し、受信機が、ユーザ特有の拡散シーケンスの知識に基づいて所望のデータシンボル列を区別して復元することができる。そして得られたチップは、パルス整形フィルタ(UMTSの場合にはルートコサインフィルタ)によってフィルタ処理され、ディジタル−アナログ(D/A)変換される。そして結果的なアナログ信号は無線周波数に変調されて、ノードBのアンテナによってダウンリンクで送信されるか、あるいはUEのアンテナによってアップリンクで送信される。ダウンリンクにおけるUEのアンテナで受信した無線周波数信号、あるいはアップリンクにおいてノードBのアンテナで受信した無線周波数信号は復調されてベースバンド(あるいは中間周波数IF(intermediate frequency))に戻され、アナログ−ディジタル(A/D)変換されてディジタル・ベースバンド信号が生成される。 Symbol sequences carrying information bits from different sources are spread by different spreading sequences so that multiple users share the same band and the receiver can select the desired data symbol sequence based on the knowledge of the user specific spreading sequences. Can be distinguished and restored. The obtained chip is filtered by a pulse shaping filter (root cosine filter in the case of UMTS) and digital-analog (D / A) converted. The resulting analog signal is then modulated to radio frequency and transmitted on the downlink by the Node B antenna, or transmitted on the uplink by the UE antenna. The radio frequency signal received by the UE antenna in the downlink or the radio frequency signal received by the Node B antenna in the uplink is demodulated and returned to the baseband (or intermediate frequency IF), analog-digital (A / D) is converted to generate a digital baseband signal.
UEまたはノードBの受信機はこのバースバンド信号を処理して、関係ユーザが意図した有用な情報を復元する。この目的のために、上記受信機は、有用なデータの送信に関連する送信機チェーン(連鎖)のカスケード(縦続)、実際の無線伝播チャンネル、及びA/D変換までの受信機チェーンを推定する必要がある。一般に、このカスケードは単にチャンネルと称され、チャンネル推定とは一般に、チャンネルを推定するために実行すべき手順の組を表わす。 The UE or Node B receiver processes this burst band signal to recover useful information intended by the concerned user. For this purpose, the receiver estimates the cascade of transmitter chains (cascading) associated with the transmission of useful data, the actual radio propagation channel, and the receiver chain up to A / D conversion. There is a need. In general, this cascade is simply referred to as a channel, and channel estimation generally represents a set of procedures to be performed to estimate a channel.
チャンネル推定に基づいて、内受信機またはチャンネル・イコライザは、所望信号の寄与分を最大化し妨害の寄与分を軽減すべく設定される。換言すれば、内受信機は出力のSIRを最大にしようとする。内受信機の出力は外受信機またはチャンネルデコーダに送られ、外受信機は、送信機において実行されたチャンネル符号化操作を実際に元に戻すことによって有用なビット列を復元する。内受信機の出力におけるSIRが高いほど、信号復号化誤差確率の意味での外受信機の性能がより良くなる。 Based on the channel estimate, the internal receiver or channel equalizer is set to maximize the contribution of the desired signal and reduce the contribution of the disturbance. In other words, the inner receiver tries to maximize the output SIR. The output of the inner receiver is sent to the outer receiver or channel decoder, which recovers the useful bit sequence by actually undoing the channel encoding operation performed at the transmitter. The higher the SIR at the output of the inner receiver, the better the performance of the outer receiver in terms of signal decoding error probability.
以下に、DS−CDMAにおけるデータ送信及び受信の詳細な数学的記述が続き、AICH復号化の数学的がこれに続き、図3を参照した、AICH復号化を実現する方法のステップ毎の説明で終わる。 Below follows a detailed mathematical description of data transmission and reception in DS-CDMA, followed by the mathematical description of AICH decoding, with step-by-step description of the method for realizing AICH decoding, with reference to FIG. End.
(信号及びチャンネルモデル)
一般的なDS−CDMAの信号及びチャンネルモデルが提供される。
(Signal and channel model)
A general DS-CDMA signal and channel model is provided.
(一般的な受信信号モデル)
インパルス応答h(t,τ)を有するマルチパス・チャンネルを通した信号s(t)の送信の一般的な場合を考える。A/D変換前の、連続時間の複素ベースバンド受信信号は次式のようにモデル化される:
y(t)=x(t)+ν(t) (1)
ここに、x(t)は、受信信号の有用なデータから成る部分を表わし、ν(t)はノイズパルス妨害項を表わす。信号x(t)は次式で与えられる:
x(t)=∫h(t,t−τ)z(τ)dτ (2)
ここに、h(t,t−τ)は時共変(時間と共に変化する)チャンネル・インパルス応答を表わし、
は、送信機におけるD/A変換後の送信信号を表わし、Tcはチップ期間を表わし
であり、ここにMは拡散倍率を表わし、
は床関数の演算子を表わす。これに加えて、シンボル期間をTs=MTcで表わす。さらに、s(n)はn番目の変調シンボル(例えばQPSK)を表わし、d(k)は拡散シーケンスのk番目のチップを表わし、そしてΨ(t)は、システム帯域を制限するパルス整形フィルタを表わす。
(General received signal model)
Consider the general case of transmission of a signal s (t) through a multipath channel with an impulse response h (t, τ). The continuous time complex baseband received signal before A / D conversion is modeled as:
y (t) = x (t) + ν (t) (1)
Here, x (t) represents a portion of the received signal composed of useful data, and ν (t) represents a noise pulse interference term. The signal x (t) is given by:
x (t) = ∫h (t, t−τ) z (τ) dτ (2)
Where h (t, t-τ) represents the time-varying (change with time) channel impulse response,
Represents a transmission signal after D / A conversion in the transmitter, and T c represents a chip period.
Where M represents the diffusion magnification,
Represents the operator of the floor function. In addition to this, the symbol period is represented by T s = MT c . Furthermore, s (n) represents the nth modulation symbol (eg, QPSK), d (k) represents the kth chip of the spreading sequence, and Ψ (t) represents a pulse shaping filter that limits the system bandwidth. Represent.
なお、このモデルは、UMTS、IMT−2000、及びIS−95規格によって規定されるDS−CDMAシステムのようないくつかの拡散層を有するシステムが用いることができる。 Note that this model can be used by systems with several diffusion layers, such as DS-CDMA systems defined by the UMTS, IMT-2000, and IS-95 standards.
チャンネルh(t,τ)は、J. G. Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, 1995に記載のレイリー・フェージング(減衰)及びマルチパス応答を有する広義の定常無相関拡散モデルに従うものと仮定し、次式の通りであり:
ここに、Pはマルチパス成分の数を表わし、cp(t)及びτpは、p番目のマルチパス成分に関連する時共変複素係数及び伝播遅延を表わす。マルチパス複素係数cp(t)は、UE及びその周辺の散乱物体(例えば建物、丘、しかし他の移動物体も)のノードBに対する速度に依存する。(1)式で表わされる信号y(t)はA/D変換されて、離散時間信号y[i]=y(iTc/Q)が生じ、ここにQはチップレートに対するオーバーサンプリング倍率を表わす。信号y[i]は内受信機によって処理することができ、内受信機は線形の時共変フィルタf[i,n]としてモデル化することができ、出力の離散時間信号を次式のシンボルレートで発生する:
r[n]=α[n]s[n]+ν[n] (5)
ここで、一般性を失うことなしに、|s[n]|=1、及び次式を仮定する:
ここに、h[i,n]=h(iTc/Q,nTs)は、チャンネル及び内受信機フィルタのカスケードの応答を表わし、ν[n]は、内受信機の出力におけるノイズパルス妨害項を表わし、このノイズパルス妨害項は簡単のため、ゼロ平均の複素円対称白色ガウス付加ノイズ(AWGN)としてモデル化する。
Channel h (t, τ) follows a broad stationary steady uncorrelated diffusion model with Rayleigh fading (damping) and multipath response as described in JG Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, 1995. Assuming that:
Here, P represents the number of multipath components, and c p (t) and τ p represent time covariant complex coefficients and propagation delays associated with the p th multipath component. The multipath complex coefficient c p (t) depends on the velocity of the UE and its surrounding scattered objects (eg buildings, hills, but also other moving objects) relative to Node B. The signal y (t) represented by the equation (1) is A / D converted to produce a discrete time signal y [i] = y (iT c / Q), where Q represents the oversampling factor with respect to the chip rate. . The signal y [i] can be processed by the inner receiver, which can be modeled as a linear time-covariant filter f [i, n], and the output discrete time signal can be represented by the symbol Occurs at a rate:
r [n] = α [n] s [n] + ν [n] (5)
Here, without loss of generality, assume | s [n] | = 1 and the following:
Where h [i, n] = h (iT c / Q, nT s ) represents the response of the cascade of the channel and inner receiver filter, and ν [n] is the noise pulse disturbance at the output of the inner receiver. This noise pulse disturbance term is modeled as a zero-mean complex circular symmetric white Gaussian additive noise (AWGN) for simplicity.
以下では、肩文字(上付き文字)(・)T及び(・)Hはそれぞれ、転置及びエルミート転置を表わす。 In the following, the superscript (superscript) (•) T and (•) H represent transposition and Hermitian transposition, respectively.
(ブラインドAICHデコーダ)
(AICH送信)
ここで、AICH復号化を説明する。b=[b1 ... b16]Tはアクイジション・インジケータ列ベクトル(16×1)を表わし、その要素はi=1,...,16についてbi∈{0,+1,−1}なるものとする。シンボルは全く同様に仮定する。
ベクトルb=[b1 ... b16]Tから成るシンボルはまず次式のようにマッピングされ:
そして次式のようにブロック符号化され:
s=Hb’
ここにHは16×16のアダマール符号化行列を表わす。結果的な符号化シンボルはベクトルから成り、そして前記モデルに従って拡散され、スクランブルされ、そしてパルス整形される。そして、結果的な信号はディジタル−アナログ変換され、無線周波数に変調されて送信される。
(Blind AICH decoder)
(AICH transmission)
Here, AICH decoding will be described. b = [b 1 ... b 16 ] T represents an acquisition indicator column vector (16 × 1) whose elements are b i ε {0, + 1, −1} for i = 1,. Shall be. The symbols are assumed in exactly the same way.
The symbol consisting of the vector b = [b 1 ... b 16 ] T is first mapped as:
And is block coded as:
s = Hb ′
Here, H represents a 16 × 16 Hadamard coding matrix. The resulting encoded symbol consists of a vector and is spread, scrambled and pulse shaped according to the model. The resulting signal is then digital-analog converted, modulated to a radio frequency and transmitted.
(AWGNチャンネル)
平坦で遅いフェージングを伴う白色ガウス付加ノイズ・チャンネルを仮定する。フェージングの場合、コヒーレンス時間は2スロットより大きいものとする。送信信号sは4096チップ(2スロット未満)にわたって拡散され、チャンネルは結果的に、観測窓(ウィンドウ)上では平坦であるものと考えられる。
(AWGN channel)
Assume a white Gaussian additive noise channel with flat and slow fading. In the case of fading, the coherence time is assumed to be greater than 2 slots. The transmitted signal s is spread over 4096 chips (less than 2 slots) and the channel is consequently considered to be flat on the observation window.
内受信機の出力では、信号は次式:
r[n]=αs[n]+ν[n]
のように書くことができ、複素円対称ガウス分布
に従うν[n]を伴う。αはいくつかの寄与分、即ちAICH物理チャンネルのパワーレベル、伝播条件、受信したRFからベースバンドへの変換ゲイン、及び内受信機のインパルス応答をモデル化する実ゲイン(利得)率である。
At the output of the internal receiver, the signal is:
r [n] = αs [n] + ν [n]
Complex circular symmetric Gaussian distribution
Accompanied by ν [n]. α is a number of contributions: AICH physical channel power level, propagation conditions, received RF to baseband conversion gain, and real gain (gain) factor that models the impulse response of the inner receiver.
(復調)
復調信号r’(16×1)は次式で与えられる:
The demodulated signal r ′ (16 × 1) is given by:
(ブラインドAICHデコーダ)
r’に復号化行列、即ちH-1を乗算する。アダマール行列の特性により、
が得られる。gは、復号化行列の軟判定(ソフト・デシジョン)値出力を表わすものとし、即ち次式の通りであり:
ここに
は、アクイジション・インジケータ・ベクトルbの推定値であり、結果的に、次式のようになる:
Multiply r ′ by the decoding matrix, ie H −1 . Due to the properties of the Hadamard matrix,
Is obtained. Let g denote the soft decision value output of the decoding matrix, ie:
here
Is an estimate of the acquisition indicator vector b, resulting in:
「ブラインド」の態様は、αの先験的知識が存在しない、ということから来る。一般に、このアルゴリズムはAICHチャンネルのパワーレベルの知識なしに、そして受信機の総ゲイン(無線モジュールのゲイン+内受信機のゲイン)の推定値なしに適用することができる。逆に、このアルゴリズムをUE内で実現する場合には、ノードBはAICHパワー情報を送信する必要はない(オーバーヘッドをいくらか回避する)。 The “blind” aspect comes from the lack of a priori knowledge of α. In general, this algorithm can be applied without knowledge of the power level of the AICH channel and without an estimate of the total receiver gain (radio module gain + internal receiver gain). Conversely, if this algorithm is implemented in the UE, the Node B does not need to send AICH power information (avoid some overhead).
式6は次式の推定モデルを導く:
g=α・b+η
ここに、ηは実ガウス分布
に従う。
ブラインドAICHデコーダはこの関係を用いて、
及び
を共に推定する。このことは、システムが「凍結する」(推定値
及び
が安定になる)まで反復的な方法で行うことができる。
Equation 6 leads to an estimated model:
g = α · b + η
Where η is a real Gaussian distribution
Follow.
The blind AICH decoder uses this relationship to
as well as
Are estimated together. This means that the system “freezes” (estimated
as well as
Until it becomes stable).
以下では、ゼロ平均値のAWGN、及びb中の各要素の先験的確率(1/3)により、問題を対称的なものとして考察する。
結果的に、判定方式は図4に示すものとすることができ、ここに判定しきい値はT=(α/2)である。
例えば、反復()における操作を考える:
K-:g内の厳密に負の要素数
K+:g内の正(または0)の要素数
n0:事象”gi=0”の発生数
n-1:事象”gi=−1”の発生数
iが例えばgi<0であれば(g内に少なくとも1つの負数が存在すれば)、次式となる:
As a result, the determination method can be as shown in FIG. 4, where the determination threshold is T = (α / 2).
For example, consider the operation in iteration ():
K − : Number of strictly negative elements in g K + : Number of positive (or 0) elements in g n 0 : Number of occurrences of event “g i = 0” n−1: Event “g i = −1 If the number of occurrences of i is, for example, g i <0 (if at least one negative number is present in g), then:
この推定値は対称であるので、g内の正の要素についても同じことが言え、反復0回でαの他の推定値が得られ、
と称する。iが例えばgi≧0であれば(g内に少なくとも1つの正値が存在するものと仮定すれば)、次式となる:
は反復0回における推定値を表わすものとする:
場合1:K-及びK+が0とは異なる
場合2:K+のみが0とは異なる
場合3:K-のみが0とは異なる
Called. If i is, for example, g i ≧ 0 (assuming that there is at least one positive value in g), then:
Let denote the estimate at 0 iterations:
Case 1: K − and K + are different from 0
Case 2: Only K + is different from 0
If 3: K - different from the only 0
ここで、
の第1推定値があり、図4に示す判定方式を適用すれば、次式の規則(ルール)に従うbの第1推定値
が得られる:
i=0,...,15について:
If the determination method shown in FIG. 4 is applied, the first estimated value of b in accordance with the following rule (rule):
Will yield:
For i = 0, ..., 15:
ここで、反復k回(k>0)における操作を考える。
反復0回と同様に、推定値
が得られ、そしてこれを用いて
が得られる。しかし、主な違いは、
は
の関数となる、ということにある。
Here, an operation in k iterations (k> 0) is considered.
As with 0 iterations, estimate
And using this
Is obtained. But the main difference is
Is
It is to be a function of
一部の変数は反復k回において定義する必要がある:
iが例えばgi<0であり、
の場合には、次式となる:
iが例えばgi>0であり、
の場合には、次式となる:
そして次式が得られる:
i is for example g i <0,
In the case of:
i is for example g i > 0,
In the case of:
And the following formula is obtained:
最後に、反復0回と同じ判定規則、即ち(7)式によって説明した規則を用いて、推定値
が
の関数として得られる。
Finally, using the same decision rule as zero iterations, that is, the rule described by Equation (7),
But
As a function of
理論的には、
が収束するまで(即ち、システムが「凍結」するまで)反復すべきである。一般に3回の反復で十分であることがシミュレーションによって示されている。
In theory,
Should be iterated until they converge (i.e., until the system "freezes"). Simulations have shown that three iterations are generally sufficient.
そして最終ステップは、
の推定値の中から、特定のUEに関係する唯一のAIを選択することから成る。このAIの指標(インデックス)はノードBによって提供される。
And the final step is
And selecting a unique AI related to a specific UE from the estimated values. The index (index) of this AI is provided by the node B.
ここで図3に戻って説明する。以上で数学的に説明したアルゴリズムを、方法における複数のステップによって説明する。この方法は、ユーザ装置、例えば図1及び2を参照して上述したユーザ装置100、200の制御ユニットにおいてソフトウェア命令によって実現することが好ましい。
Returning to FIG. The algorithm described mathematically above is described by a plurality of steps in the method. This method is preferably implemented by software instructions in the control unit of the user equipment, eg
この方法は、あらゆるUMTSベースバンド受信機、例えば通常のレーク受信機内での実現に適している(レーク受信機は当業者にとって周知である)。 This method is suitable for implementation in any UMTS baseband receiver, for example a regular rake receiver (rake receivers are well known to those skilled in the art).
この方法は予備計算を含み、この予備計算は、AICHについての伝播チャンネルのモデルを用意することを含み、このモデルは、無相関散乱の広義の定常モデルに従う有限数Pの分離したマルチパス成分の線形重ね合わせであり、このマルチパス成分は時共変複素係数及び遅延によって特徴付けられる。 The method includes a preliminary calculation, which includes providing a model of the propagation channel for AICH, which model includes a finite number P of isolated multipath components that follow a broad stationary model of uncorrelated scattering. It is a linear superposition and this multipath component is characterized by time-covariant complex coefficients and delays.
さらなる予備計算は、内受信機の出力におけるAICH論理チャンネルに対応する受信信号の離散時間バージョン(版)を構成することである。 A further preliminary calculation is to construct a discrete time version of the received signal corresponding to the AICH logical channel at the output of the inner receiver.
そして、AICH復号化は次の通りである:
−復調ステップ301では、AICHに対応する内受信機の出力における受信信号のシンボル変調を復調する(元に戻す)。
−乗算ステップ302では、復調ステップ301で得られた信号とアダマール復号化行列との行列積を計算する。
−推定ステップ303では、各AI三つ組文字要素{−1,0,1}の等確率を仮定して判定しきい値を推定する。
−計算ステップ304では、推定ステップ303で計算したしきい値を用いて、乗算ステップ302の出力上の硬判定(−1,0または1)を計算する。
−推定ステップ305では、計算ステップ304で得られた、硬判定ベクトルにおける各要素{−1,0,1}の確率を推定する。
−計算ステップ306では、新たな判定しきい値を計算するが、推定ステップ303のように各AI文字要素の等確率を仮定する代わりに、推定ステップ305で推定した確率を用いる。
−判定ステップ307では、上記判定しきい値が固定値に収束するか、あるいは、最大反復回数に達した場合に、ステップ304〜307を反復実行すべきか、反復プロセスを中止して選択ステップ308を実行すべきかを判定する。
−選択ステップ308では、ハード判定ベクトル要素から、UEに関係する唯一のAIを選択する(このAIの指標はノードBによって与えられる)。
And AICH decoding is as follows:
In the
In the
In the
In the
In the
-In the
In
-In the
なお、本発明は上述した実施例に限定されず、請求項に規定した本発明の範囲を逸脱することなしに変更及び変形を加え得る。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and changes and modifications can be made without departing from the scope of the present invention defined in the claims.
特に、本発明は上述したUMTS用途に限定されない。本発明は、DS−CDMA、あるいは通信規格が受信機にとって未知のシンボルまたは信号波形を含む論理チャンネルの存在を目論む他の無線通信システム用途の範囲内で用いることができる。 In particular, the present invention is not limited to the UMTS applications described above. The present invention can be used within DS-CDMA or other wireless communication system applications where the communication standard is intended for the existence of logical channels containing symbols or signal waveforms that are unknown to the receiver.
なお、本発明による方法は上述した実現に限定されない。ハードウェアまたはソフトウェアの単一アイテムがいくつかの機能を実行できるものとすれば、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方のアイテムによって本発明による方法の機能を実現する多数の方法が存在する。本発明は、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方のアイテムのアセンブリ(組立体)が1つの機能を実行することを排除しない。例えば、アルゴリズムのステップを組み合わせて、これにより、チャンネル推定の方法を変更することなしに、本発明による送信ビーム形成により単一機能を形成することができる。 Note that the method according to the invention is not limited to the implementation described above. Given that a single item of hardware or software can perform several functions, there are numerous ways to implement the functionality of the method according to the invention with items of hardware and / or software. The present invention does not exclude that an assembly of items of hardware and / or software performs a function. For example, the algorithm steps can be combined to form a single function with transmit beamforming according to the present invention without changing the method of channel estimation.
上記ハードウェア及び/またはソフトウェア・アイテムはいくつかの方法で実現することができ、例えばそれぞれ配線された電子回路によって、あるいは適切にプログラムされた集積回路によって実現することができる。この集積回路は、コンピュータ内、移動通信ハンドセット(送受話器)内、基地局(ベース・ステーション)内、あるいは他のあらゆる通信システム装置内に含めることのできる受信機の一部となる。この受信機は、特定種類の通信サービスをサポートするのに必要な動作(即ち、デスクランブル(スクランブル解除)、デスプレッド(拡散を元に戻す))を行うべく構成された受信機の手段を具え、この手段は上述したように、ハードウェアまたはソフトウェア・アイテムである。 The hardware and / or software items can be realized in several ways, for example by means of individually wired electronic circuits or by appropriately programmed integrated circuits. This integrated circuit becomes part of a receiver that can be included in a computer, in a mobile communication handset (handset), in a base station (base station), or in any other communication system device. The receiver comprises means of a receiver configured to perform the operations necessary to support a particular type of communication service (ie descrambling (de-scramble), de-spreading). This means is a hardware or software item as described above.
上述したように、上記手段は、1つの機能を実行するハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方の組立体、あるいはいくつかの機能を実行する単一アイテムとすることができる。 As described above, the means may be hardware or software that performs a function, or an assembly of both, or a single item that performs several functions.
上記集積回路は一組の命令を具えている。従って、例えばコンピュータ・プログラミングメモリ中、あるいは独立した受信機メモリ中に含まれるこれら一組の命令は、コンピュータまたは受信機に推定方法の異なるステップを実行させる。 The integrated circuit comprises a set of instructions. Thus, for example, these sets of instructions contained in a computer programming memory or in a separate receiver memory cause the computer or receiver to perform different steps of the estimation method.
これら一組の命令は、データ担体、例えばディスクを読み取ることによって上記プログラミングメモリ中にロードすることができる。サービスプロバイダは、これら一組の命令を、通信ネットワーク、例えばインターネット経由で利用可能にすることもできる。 These sets of instructions can be loaded into the programming memory by reading a data carrier, such as a disk. The service provider may also make these sets of instructions available via a communication network, such as the Internet.
「具える」及びその活用形は、請求項に規定した以外のステップまたは構成要素の存在を排除するものではないことは明らかである。請求項に規定したステップまたは要素は、これらのステップまたは要素が複数存在することを排除するものではない。 Apparently, “comprising” and its conjugations do not exclude the presence of steps or elements other than those specified in the claims. Any step or element recited in the claims does not exclude the presence of a plurality of these steps or elements.
Claims (4)
硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた前記硬判定ベクトルの反復計算を含む方法において、
受信信号を復調し、これによりシンボル列を生成するステップと、
前記シンボル列とアダマール復号化行列との行列積を計算するステップと、
前記シンボル列内の各シンボルの前記三つ組文字要素の等確率を仮定して、判定しきい値の推定値を計算するステップと、
前記計算した判定しきい値の推定値を用いて、硬判定ベクトルを計算するステップと、
前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップと、
前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて、判定しきい値を計算するステップと、
前記硬判定ベクトルを計算するステップ、前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ、及び前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップを、前記判定しきい値の計算が収束するか、あるいは反復回数が所定の最大反復回数に達するまで反復するステップと、
を具えていることを特徴とするシンボル列の復号化方法。 A method for decoding a symbol sequence in the received DS-CDMA signal,
In a method comprising iterative calculation of the hard decision vector with a decision threshold having a value based on the probability of each triplet character element of each of the symbols in a hard decision vector ,
Demodulating the received signal, thereby generating a symbol sequence;
Calculating a matrix product of the symbol sequence and a Hadamard decoding matrix;
Assuming an equal probability of the triplet character element of each symbol in the symbol string, and calculating an estimated value of the decision threshold;
Calculating a hard decision vector using the calculated decision threshold estimate;
Calculating an estimate of the probability of each triplet character element of each of the symbols in the hard decision vector;
Calculating a decision threshold using an estimate of the probability of each triplet character element of each of the symbols in the hard decision vector;
Calculating the hard decision vector; calculating an estimate of the probability of each triplet character element of each of the symbols in the hard decision vector; and each triplet character element of each of the symbols in the hard decision vector. Repeating the step of calculating a decision threshold using an estimate of the probability of until the decision threshold calculation converges or the number of iterations reaches a predetermined maximum number of iterations;
A method for decoding a symbol sequence , comprising :
関係するAIを、前記計算した硬判定ベクトルから、所定の指標を用いて選択するステップを具えていることを特徴とする請求項1に記載の方法。The method of claim 1, comprising selecting a related AI from the calculated hard decision vector using a predetermined index.
前記硬判定ベクトルの反復計算のための手段は、The means for iterative calculation of the hard decision vector is:
受信信号を復調し、これによりシンボル列を生成する手段と、Means for demodulating the received signal, thereby generating a symbol sequence;
前記シンボル列とアダマール復号化行列との行列積を計算する手段と、Means for calculating a matrix product of the symbol sequence and a Hadamard decoding matrix;
前記シンボル列内の各シンボルの前記三つ組文字要素の等確率を仮定して、判定しきい値の推定値を計算する手段と、Means for calculating an estimated value of the decision threshold assuming an equal probability of the triplet character element of each symbol in the symbol sequence;
前記計算した判定しきい値の推定値を用いて、硬判定ベクトルを計算する手段と、Means for calculating a hard decision vector using the calculated estimated threshold value;
前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算する手段と、Means for calculating an estimate of the probability of each said triplet character element of each said symbol in said hard decision vector;
前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて、判定しきい値を計算する手段と、Means for calculating a decision threshold using an estimate of the probability of each of the triplet character elements of each of the symbols in the hard decision vector;
前記硬判定ベクトルを計算する手段、前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算する手段、及び前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算する手段を、前記判定しきい値の計算が収束するか、あるいは反復回数が所定の最大反復回数に達するまで反復的に動作させる手段とMeans for calculating the hard decision vector; means for calculating an estimate of the probability of each triplet character element of each symbol in the hard decision vector; and each triplet character element of each symbol in the hard decision vector. Means for calculating a determination threshold value using the estimated value of the probability of repetitive operation until the calculation of the determination threshold value converges or the number of iterations reaches a predetermined maximum number of iterations;
を含むことを特徴とするユーザ装置。A user device comprising:
関係するAIを、前記計算した硬判定ベクトルから、所定の指標を用いて選択する手段を具えていることを特徴とする請求項3に記載のユーザ装置。The user apparatus according to claim 3, further comprising means for selecting a related AI from the calculated hard decision vector using a predetermined index.
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